• 제목/요약/키워드: 상황모델

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상황정보의 확장성을 지원하는 상황정보 기반 컴포넌트 모델 (Context Driven Component Model Supporting Scalability of Context)

  • 윤회진;최병주
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제13권1호
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    • pp.24-34
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    • 2007
  • 상황정보기반 컴포넌트 모델은 상황인식 어플리케이션이 상황정보에 민감한 부분과 그렇지 않은 부분으로 구성된다는 아이디어에서 출발하여, 상황정보에 민감한 부분을 각 상황정보의 모습과 수행 조건에 따라 분할하고 각각을 소프트웨어 컴포넌트로 구성하는 모델이다. 본 모델은 상황인식 컴포넌트들을 조합하는 방식으로 어플리케이션을 구현함으로써, 상황인식 어플리케이션의 상황정보에 따른 확장성을 지원한다. 더불어 어플리케이션 소스코드 자체에 내재되어져 있는 상황정보를 어플리케이션 로직과는 분리시킴으로써, 변화하는 상황정보에 효율적으로 적응하도록 한다. 본 모델이 갖는 특성을 보이기 위하여, 대표적인 상황인식 어플리케이션의 하나인 Call-forwarding 어플리케이션 구현에 제안한 모델을 적용하고, 이를 통해 실제 상황정보 확장에 대한 지원과 상황정보의 분리를 어떻게 해결하는지를 분석한다.

상황인지 추론을 위한 RFMatrix 기반의 모델 개발 (The Development of RFMatrix-based Context Awareness Model)

  • 김종곤;이성일;박광현;송교현
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.340-347
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    • 2007
  • "유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.

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공간객체 기반의 온톨로지와 규칙을 이용한 상황정보 모델 (Context Information Model using Ontologies and Rules Based on Spatial Object)

  • 박미;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권6호
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    • pp.789-796
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    • 2006
  • 센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.

홍수 상황인지 처리를 위한 상황 데이터 분석 및 온톨로지 기반 모델링 (Context Data Analysis and Ontology-based Context-aware Modeling for Flood Monitoring)

  • 변인선;이용주;이선휘;김정민
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1867-1868
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    • 2008
  • u-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.

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유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황 인식을 위한 확률 확장 온톨로지 모델 (Probability-annotated Ontology Model for Context Awareness in Ubiquitous Computing Environment)

  • 정헌만;이정현
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.239-248
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    • 2006
  • 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 현재의 상황 인식 어플리케이션은 다루고 있는 상황 정보가 정확하다고 가정하지만, 실제로 센서로 입력되고 해석된 상황 정보들은 종종 모호하거나 불확실하다. 본 논문에서는 상황 정보의 모호성을 해결하기 위하여 베이지안 네트워크를 사용하고 상황 정보를 표현하기 위해 온톨로지 기반 모델을 확장한 확률 모델을 제안한다. 이 논문에서 제시한 확률 확장 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.

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상황인식 기반 적응적 접근제어 보안모델 설계에 관한 연구 (A Study on Security Model Design of Adaptive Access Control based Context-Aware)

  • 김남일;김창복
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.211-219
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    • 2008
  • 본 논문은 기존의 접근제어 모델을 확장하여 상황인식 기반 접근제어 모델을 제안하였다. 본 논문에서 xoRBAC와 CAAC와 같은 상황인식기반 보안모델에 대한 최근연구들을 조사하였다. 정확한 정책평가를 위해 기존의 CAAC 보안모델에 상황브로커와 파인더 컴포넌트를 추가하였다. 이 보안모델에 의해 더욱 명확한 정책결정을 위해 상황정보 및 상황결정정보를 보다 용이하게 수집할 수 있다. 또한, 접근된 자원에서 또 한번의 사용자 이벤트를 판단하여, 접근할 수 있는 모든 가능한 자원들을 제어하였다. 본 논문에서 제안된 보안모델은 역할에 따른 특정정책과 제약조정을 통해 다양한 보안등급 및 접근권한방식을 동적으로 제공할 수 있다.

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외부 상황 정보를 활용하는 적응적 대화 모델의 구현 (Developing an Adaptive Dialogue System Using External Information)

  • 장진예;정민영;박한무;신사임
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.456-459
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    • 2019
  • 대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

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유비쿼터스 환경의 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍 개발에 관한 연구 (Ubiquitous Context-aware Modeling and Multi-Modal Interaction Design Framework)

  • 김현정;이현진
    • 디자인학연구
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    • 제18권2호
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    • pp.273-282
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    • 2005
  • 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.

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영상 감시 시스템에 적용 가능한 의도기반 상황인식 모델에 관한 연구 (A Study on the Intention-based Context-aware Model for Video Surveillance System)

  • 김형년;박지형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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    • pp.235-237
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    • 2006
  • 상황인식 시스템에 포함되는 멀티 모달 센서의 활용과 장기간 축적된 센서정보(long-term value)를 상황정보로 어떻게 이용할 것인지에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 상황인식 시스템은 센서가 교체, 추가 및 제거되는 것과 관계없이 상황인식 모델의 재사용이 가능해야 하며, 센서정보와 상황정보는 프로세스 실행에 활용될 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 센서정보와 상황정보를 노드로 구성하여 이들의 상호작용에 의해 프로세스의 실행을 결정하는 베이지안 네트워크로 표현된 상황인식 모델을 제안한다. 이 모델은 시스템의 역할이나 시스템을 구성한 의도가 센서의 교체나 추가, 제거에 관계없이 유지되는 점을 이용하여 이들간의 관계를 베이지안 네트워크로 나타낸다. 그리고 실험적으로 구현된 위치 기반 영상 감시 시스템에 적용하여 해당 모델의 유효성을 확인한다.

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확률 함수와 상황 전파 네트워크를 결합한 상황 데이터 생성 모델 (Context-data Generation Model using Probability functions and Situation Propagation Network)

  • 천성표;김성신
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.1444-1452
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    • 2009
  • 일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.